浅析智慧高速公路机电工程项目管理

引言

随着我国碳达峰、碳中和目标推进及 5G、人工智能技术成熟，智慧高速公路作为新基建重要载体，正从数字化向智能化加速转型。机电工程作为智慧高速的神经中枢，涵盖收费、监控、通信等核心系统，其管理水平直接影响道路通行效率、安全性能与服务质量。机电工程项目因技术集成度高、施工环境复杂，仍面临系统兼容性不足、进度失控、运维成本高等现实挑战，亟需构建科学的管理体系。

一、智慧高速公路机电工程项目管理理论基础

1.1 智慧高速公路的概念与特征

智慧高速公路是以物联网、大数据、人工智能等融合，协同的新一代交通基础设施。通过部署毫米波雷达、激光雷达、气象传感器等设备，实时采集车辆运行、道路状态、环境变化等数据， “智能决策”，借助 AI 算法与云计算技术，对海量数据进行分析处理，生成交通流量预测、事故预警等决策指令。 “主动服务”，通过可变情报板、车路通信终端等，为出行者提供精准导航、应急救援等服务。与传统高速公路相比，智慧高速具备数据驱动、动态调控、安全高效的显著特征，机电工程作为实现上述功能的物理载体，其管理水平直接决定智慧高速的运行效能。

1.2 项目管理理论概述

项目管理理论为智慧高速公路机电工程提供方法论指导。PMBOK 将项目管理划分为启动、规划、执行、监控和收尾五大过程组，强调通过范围、时间、成本、质量等九大知识领域的协同管理，实现项目目标。PRINCE2 则以流程为导向，通过项目准备、启动、阶段控制等七大流程，确保项目有序推进。智慧高速机电项目具有技术集成度高、施工环境复杂、运维周期长等特殊性，面临系统兼容性不足、数据安全风险、多专业协同难度大等挑战。

1.3 机电工程系统构成

智慧高速公路机电工程由多个核心子系统构成。收费系统涵盖 ETC 车道、自由流收费设备及清分结算中心，通过车牌识别、电子标签读取等技术实现不停车收费。监控系统包含视频监控、事件检测、交通流采集设备，实时掌握道路通行状况。通信系统以光纤传输网络为骨干，结合 5G、专用短程通信（DSRC）技术，保障数据高速传输；供配电系统则为其他子系统提供稳定电力，采用 UPS 不间断电源、太阳能，市电互补供电等方式提升可靠性。环境监测系统通过温湿度、能见度传感器，为交通管理提供气象数据。照明系统利用智能调光技术，实现节能与安全照明的平衡。这些子系统相互关联、协同运作，其合理规划与高效管理是智慧高速功能实现的关键。

二、智慧高速公路机电工程项目全周期管理措施

2.1 项目规划与设计管理

项目规划与设计是智慧高速公路机电工程的奠基环节。在可行性研究阶段，需结合区域交通流量、地形地貌、政策规划等要素，明确项目功能需求与技术指标，根据车流量预测确定 ETC 车道数量，依据气候条件规划环境监测设备部署。采用 BIM 技术进行三维建模与管线综合排布，提前模拟机电设备安装路径，优化通信光缆、电源线缆走向，避免与土建结构冲突，减少后期返工成本。

2.2 项目实施阶段管理

项目实施阶段通过精细化管控保障工程落地。在进度管理方面，运用 WBS 工作分解结构将任务细化至周计划，借助甘特图动态跟踪施工进度，针对设备进场延迟、交叉作业冲突等风险点制定应急预案。质量管控采取 “三检一验” 制度，即班组自检、施工队复检、项目部专检与监理验收，对隐蔽工程进行重点检测。建立设备进场验收台账，严格核查智能摄像头、雷达传感器等核心设备的技术参数与质量认证文件。安全管理推行 “网格化” 责任制度，划分施工安全责任区，对高空作业、带电调试等高风险环节实施 “作业许可 + 安全监护” 双保险机制，利用智能安全帽实时监测人员位置与生命体征，降低事故风险。

2.3 项目运维与后评价管理

是项目运维管理和后评价管理。项目运营期利用智能运维管理平台，实现设备健康监测、故障报警、远程运维等；利用物联网传感技术收集设备监测指标、采用人工智能算法预测故障隐患，构建设备备品备件的动态配置体系，并通过设备寿命、故障率，动态配置备品备件的库存，缩短故障运维响应时间等。

三、智慧高速公路机电工程项目关键技术应用

3.1 物联网与传感器技术

车路协同的高精度、动态化感知以及数据采集是智慧高速公路建设的前提条件。感知层设置毫米波雷达、激光雷达、地磁传感器等设备，对车速、位置、车距等进行精准感知，为车路协同提供数据。感知气象、雨量及光照度，安装温度、能见度传感器、雨量等监测环境数据，自动监测天气，当出现团雾、暴雨等恶劣天气，系统将自动实时预发布预警信息，通过可变情报板提醒限速、封道等。

3.2 大数据与云计算技术

云计算及大数据技术为高速公路大数据分析与决策提供算力支撑。对于交通数据处理，以收费站交易数据、监控视频数据、传感器数据等交通异构数据为基本单元，建设交通大数据平台，并借助 Hadoop、Spark 等大数据处理技术，完成对于海量数据的清洗、分析与挖掘，能够达到交通流量预测、拥堵溯源的效果。云计算技术能够为数据存储和计算提供弹性资源支撑，将数据上传至云端，可实现实时跨区域、跨部门的数据共享，支持多个管理平台同时使用等。

3.3 人工智能与自动化技术

智慧高速公路不仅具备人的感知、反应、决策和控制能力，还具有人工智能的智慧决策能力。AI 视频分析算法可以实现自动感知车辆违章、道路遗撒、人员闯入等异常事件发生，视频分析代替传统的人工巡检，反应时间更快。自动化收费系统应用自由流收费(FFC)，利用车牌识别、E/TC 电子不停车收费(E/TC)，可使车辆无感地自动完成通行、缴费等操作，提升收费站通行效率。自动驾驶与车路协同相结合，车辆通过路侧单元(RSU)、车载单元(OBU)，实时感知、通讯，为自动驾驶车辆提供前方障碍物、交通信号等信息，辅助车辆决策。使高速路网向着自动化、无人化的方向发展。通过人工智能算法控制机电设备，可实现动态调节机电设备运行策略，例如，根据当前交通流量，动态调节照明亮度，助力节能减排。

结语

本文系统探讨智慧高速公路机电工程项目管理策略，通过全周期管理措施与物联网、大数据等技术融合，有效提升了项目建设与运维水平。但当前仍存在技术标准不统一、多系统协同复杂等问题。智慧高速机电工程管理将向更智能、高效、协同的方向发展，持续赋能交通强国建设。

参考文献

[1]王玮巍.高速公路机电工程项目成本管理分析[J].北方交通,2024,(12):88-90+94.

[2] 李嘉怡. 高速公路机电工程项目信息化管理应用分析[J]. 信息系统工程,2024,(06):110-113.